FATE-多分类神经网络隐私计算测试，如何应用？

一、说明 本文分享基于 Fate 使用 横向联邦 神经网络算法 对 多分类 的数据进行 模型训练，并使用该模型对数据进行 多分类预测。 二分类算法：是指待预测的 label 标签的取值只有两种；直白来讲就是每个实例的可能类别只有两种(0 或者 1)，例如性别只有 男 或者 女；此时的分类算法其实是在构建一个分类线将数据划分为两个类别。 多分类算法：是指待预测的 label 标签的取值可能有多种情况，例如个人爱好可能有 篮球、足球、电影 等等多种类型。常见算法：Softmax、SVM、KNN、决策树。 关于 Fate 的核心概念、单机部署、训练以及预测请参考以下相关文章： 《隐私计算FATE-关键概念与单机部署指南》 《隐私计算FATE-模型训练》 《隐私计算FATE-离线预测》 二、准备训练数据 上传到 Fate 里的数据有两个字段名必需是规定的，分别是主键为 id 字段和分类字段为 y 字段，y 字段就是所谓的待预测的 label 标签；其他的特征字段(属性)可任意填写，例如下面例子中的 x0 - x9 例如有一条用户数据为： 收入 : 10000，负债 : 5000，是否有还款能力 : 1 ；数据中的 收入 和 负债 就是特征字段，而 是否有还款能力 就是分类字段。